RU2013126664A - IDENTIFICATION OF SEPARATE AREAS OF THE CARDIOVASCULAR SYSTEM FOR CALCIUM EVALUATION - Google Patents

IDENTIFICATION OF SEPARATE AREAS OF THE CARDIOVASCULAR SYSTEM FOR CALCIUM EVALUATION Download PDF

Info

Publication number
RU2013126664A
RU2013126664A RU2013126664/14A RU2013126664A RU2013126664A RU 2013126664 A RU2013126664 A RU 2013126664A RU 2013126664/14 A RU2013126664/14 A RU 2013126664/14A RU 2013126664 A RU2013126664 A RU 2013126664A RU 2013126664 A RU2013126664 A RU 2013126664A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
subject
anatomical model
threshold
specific cardiovascular
calcium
Prior art date
Application number
RU2013126664/14A
Other languages
Russian (ru)
Other versions
RU2587909C2 (en
Inventor
Ирина ВЕХТЕР-ШТЕЛЕ
Райнхард КНЕЗЕР
Юрген ВЕСЕ
Original Assignee
Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Электроникс Н.В.
Publication of RU2013126664A publication Critical patent/RU2013126664A/en
Application granted granted Critical
Publication of RU2587909C2 publication Critical patent/RU2587909C2/en

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • G06T7/0014Biomedical image inspection using an image reference approach
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461Displaying means of special interest
    • A61B6/463Displaying means of special interest characterised by displaying multiple images or images and diagnostic data on one display
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/46Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment with special arrangements for interfacing with the operator or the patient
    • A61B6/461Displaying means of special interest
    • A61B6/466Displaying means of special interest adapted to display 3D data
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/52Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis
    • A61B6/5211Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data
    • A61B6/5217Devices using data or image processing specially adapted for radiation diagnosis involving processing of medical diagnostic data extracting a diagnostic or physiological parameter from medical diagnostic data
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012Biomedical image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16HHEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/02Devices for diagnosis sequentially in different planes; Stereoscopic radiation diagnosis
    • A61B6/03Computerised tomographs
    • A61B6/032Transmission computed tomography [CT]
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Clinical applications
    • A61B6/503Clinical applications involving diagnosis of heart
    • AHUMAN NECESSITIES
    • A61MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61BDIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B6/00Apparatus for radiation diagnosis, e.g. combined with radiation therapy equipment
    • A61B6/50Clinical applications
    • A61B6/504Clinical applications involving diagnosis of blood vessels, e.g. by angiography
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10072Tomographic images
    • G06T2207/10081Computed x-ray tomography [CT]
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30048Heart; Cardiac
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004Biomedical image processing
    • G06T2207/30101Blood vessel; Artery; Vein; Vascular
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/03Recognition of patterns in medical or anatomical images

Abstract

1. Способ, включающий в себя этапы, на которых:идентифицируют множество различных анатомических подобластей сердечно-сосудистой системы субъекта в данных изображения субъекта, основываясь на специфичной для субъекта сердечно-сосудистой анатомической модели, причем множество различных областей соответствует областям, где встречается кальцификация;осуществляют поиск и идентификацию кальцификаций в подобластях, основываясь на значениях интенсивности значения серого для вокселей в данных изображения; игенерируют сигнал, указывающий на одну или несколько областей вокселей в данных изображения, соответствующих подобластям, содержащим идентифицированные кальцификации.2. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:получают базовую анатомическую модель сердечно-сосудистой системы; игенерируют специфичную для субъекта сердечно-сосудистую анатомическую модель, основываясь на данных изображения и базовой анатомической модели сердечно-сосудистой системы.3. Способ по любому из пп. 1 или 2, дополнительно включающий в себя этап, на котором:используют предварительно определенный порог для идентификации кальцификации в подобласти.4. Способ по п. 3, в котором порог основан на значениях интенсивности депо крови рядом с областью.5. Способ по п. 4, в котором порог основан на среднем значении для значений интенсивности плюс зазор.6. Способ по п. 3, в котором порог основан на средней интенсивности и стандартном отклонении в структурах, соседних с подобластью в специфичной для субъекта сердечно-сосудистой модели.7. Способ по п. 3, в котором первый порог используют для первой подобласти, второй порог исполь�1. A method comprising the steps of: identifying a variety of different anatomical subregions of the subject's cardiovascular system in the image data of the subject, based on a subject-specific cardiovascular anatomical model, with many different areas corresponding to the areas where calcification occurs; search and identification of calcifications in subdomains, based on the intensity values of the gray value for voxels in the image data; a signal is generated that points to one or more voxel regions in the image data corresponding to subdomains containing the identified calcifications. 2. The method of claim 1, further comprising the steps of: obtaining a basic anatomical model of the cardiovascular system; a subject-specific cardiovascular anatomical model is generated based on image data and a basic anatomical model of the cardiovascular system. 3. The method according to any one of paragraphs. 1 or 2, further comprising the step of: using a predetermined threshold to identify calcification in the subregion. 4. The method according to claim 3, wherein the threshold is based on the values of the intensity of the blood depot near the area. The method of claim 4, wherein the threshold is based on an average value for intensity values plus a gap. The method of claim 3, wherein the threshold is based on average intensity and standard deviation in structures adjacent to a subregion in a subject-specific cardiovascular model. The method according to claim 3, wherein the first threshold is used for the first subdomain, the second threshold is used

Claims (14)

1. Способ, включающий в себя этапы, на которых:1. The method comprising the steps in which: идентифицируют множество различных анатомических подобластей сердечно-сосудистой системы субъекта в данных изображения субъекта, основываясь на специфичной для субъекта сердечно-сосудистой анатомической модели, причем множество различных областей соответствует областям, где встречается кальцификация;identify the many different anatomical subregions of the subject's cardiovascular system in the image data of the subject, based on the subject-specific cardiovascular anatomical model, with many different areas corresponding to areas where calcification occurs; осуществляют поиск и идентификацию кальцификаций в подобластях, основываясь на значениях интенсивности значения серого для вокселей в данных изображения; иsearch and identify calcifications in subdomains based on the intensity values of the gray value for voxels in the image data; and генерируют сигнал, указывающий на одну или несколько областей вокселей в данных изображения, соответствующих подобластям, содержащим идентифицированные кальцификации.generate a signal indicating one or more voxel regions in the image data corresponding to subdomains containing the identified calcifications. 2. Способ по п. 1, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:2. The method according to claim 1, further comprising the steps of: получают базовую анатомическую модель сердечно-сосудистой системы; иget a basic anatomical model of the cardiovascular system; and генерируют специфичную для субъекта сердечно-сосудистую анатомическую модель, основываясь на данных изображения и базовой анатомической модели сердечно-сосудистой системы.generate a subject-specific cardiovascular anatomical model based on image data and a basic anatomical model of the cardiovascular system. 3. Способ по любому из пп. 1 или 2, дополнительно включающий в себя этап, на котором:3. The method according to any one of paragraphs. 1 or 2, further comprising a step in which: используют предварительно определенный порог для идентификации кальцификации в подобласти.use a predefined threshold to identify calcification in the subregion. 4. Способ по п. 3, в котором порог основан на значениях интенсивности депо крови рядом с областью. 4. The method according to p. 3, in which the threshold is based on the values of the intensity of the blood depot near the area. 5. Способ по п. 4, в котором порог основан на среднем значении для значений интенсивности плюс зазор.5. The method of claim 4, wherein the threshold is based on an average value for the intensity values plus a gap. 6. Способ по п. 3, в котором порог основан на средней интенсивности и стандартном отклонении в структурах, соседних с подобластью в специфичной для субъекта сердечно-сосудистой модели.6. The method of claim 3, wherein the threshold is based on average intensity and standard deviation in structures adjacent to a subregion in a subject-specific cardiovascular model. 7. Способ по п. 3, в котором первый порог используют для первой подобласти, второй порог используют для второй подобласти областей, и первый и второй пороги различаются.7. The method of claim 3, wherein the first threshold is used for the first subdomain, the second threshold is used for the second subdomain of the regions, and the first and second thresholds are different. 8. Способ по любому из пп. 1 или 2, дополнительно включающий в себя этап, на котором8. The method according to any one of paragraphs. 1 or 2, further comprising the step of определяют оценки кальция по меньшей мере для одной из подобластей.estimates of calcium are determined for at least one of the subdomains. 9. Способ по п. 8, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:9. The method of claim 8, further comprising the steps of: наращивают по меньшей мере одну из областей вокселей за пределами соответствующей подобласти поиска в расширенную область; иat least one of the voxel regions is expanded beyond the corresponding search subdomain to the expanded region; and определяют оценку кальция, основываясь на расширенной области.determine a calcium score based on the expanded area. 10. Способ по п. 8, дополнительно включающий в себя этап, на котором:10. The method of claim 8, further comprising the step of: визуально представляют оценки кальция наряду с показателями, отражающими соответствующие подобласти анатомических подобластей.visually represent estimates of calcium along with indicators reflecting the corresponding subregions of the anatomical subregions. 11. Способ по п. 10, дополнительно включающий в себя этапы, на которых: 11. The method of claim 10, further comprising the steps of: осуществляют ассоциирование различных цветов с каждой из подобластей;associate different colors with each of the subregions; визуально представляют оценки кальция наряду и с показателями, используя соответствующие цвета для подобластей; иvisually present calcium estimates along with indicators using the appropriate colors for subregions; and визуально представляют специфичную для субъекта сердечно-сосудистую анатомическую модель, используя соответствующие цвета подобластей для идентификации подобластей в специфичной для субъекта сердечно-сосудистой анатомической модели.visually represent a subject-specific cardiovascular anatomical model, using the appropriate sub-region colors to identify sub-regions in a subject-specific cardiovascular anatomical model. 12. Способ по п. 8, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:12. The method according to p. 8, further comprising stages in which: генерируют картирование между оценками кальция и специфичной для субъекта сердечно-сосудистой анатомической моделью;generating a mapping between calcium scores and a subject-specific cardiovascular anatomical model; визуально представляют специфичную для субъекта сердечно-сосудистую анатомическую модель; иvisually represent a subject-specific cardiovascular anatomical model; and визуально представляют оценку кальция для подобласти в ответ на прием сигнала, указывающего на пользовательский ввод, выбирающий подобласть.visually present a calcium estimate for a subdomain in response to receiving a signal indicative of user input selecting a subdomain. 13. Способ по п. 8, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:13. The method of claim 8, further comprising the steps of: определяют относительные степени тяжести для оценок кальция;determine the relative severity for calcium estimates; присваивают отличный цвет различным степеням тяжести;assign excellent color to various degrees of severity; генерируют картирование между относительными степенями тяжести и поверхностью специфичной для субъекта сердечно-сосудистой анатомической модели; иgenerating a mapping between relative degrees of severity and the surface of a subject-specific cardiovascular anatomical model; and визуально представляют специфичную для субъекта сердечно-сосудистую анатомическую модель, с использованием различныхvisually represent a subject-specific cardiovascular anatomical model using various цветов, присвоенных степеням тяжести, для идентификации относительных степеней тяжести в соответствующих подобластях.colors assigned to degrees of severity to identify relative degrees of severity in the respective subdomains. 14. Способ по п. 13, дополнительно включающий в себя этапы, на которых:14. The method of claim 13, further comprising the steps of: присваивают поверхности значение прозрачности; иassign a transparency value to the surface; and визуально представляют специфичную для субъекта сердечно-сосудистую анатомическую модель, используя различные цвета для идентификации относительных степеней тяжести в соответствующих подобластях за поверхностью. visually represent a subject-specific cardiovascular anatomical model using various colors to identify relative degrees of severity in the respective subregions beyond the surface.
RU2013126664/14A 2010-11-12 2011-11-09 Identification of separate subareas of cardiovascular system for evaluation of calcium RU2587909C2 (en)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US41292110P 2010-11-12 2010-11-12
US61/412,921 2010-11-12
PCT/IB2011/054988 WO2012063204A1 (en) 2010-11-12 2011-11-09 Identifying individual sub-regions of the cardiovascular system for calcium scoring

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2013126664A true RU2013126664A (en) 2014-12-20
RU2587909C2 RU2587909C2 (en) 2016-06-27

Family

ID=

Also Published As

Publication number Publication date
WO2012063204A1 (en) 2012-05-18
US20130230225A1 (en) 2013-09-05
US9317919B2 (en) 2016-04-19
EP2638525A1 (en) 2013-09-18
EP2638525B1 (en) 2017-03-01
CN103201768A (en) 2013-07-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2017100249A (en) CLASSIFICATION OF TOUCH
EA201891580A1 (en) APPLICATION OF THE DIMENSIONAL DNA FRAGMENT SIZE FOR DETERMINING VARIATIONS OF NUMBERS OF COPIES
RU2018136880A (en) ULTRASONIC SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING EASY SLIDING
JP2013235577A5 (en)
CN110751678A (en) Moving object detection method and device and electronic equipment
CN108268830B (en) Optical recognition method
TW200618747A (en) Characteristic points automatically identification method for three-dimensional space scanning data of human body
JP2020525926A5 (en)
MY150361A (en) Method of image segmentation using intensity and depth information
ATE438162T1 (en) METHOD FOR AUTOMATIC EXTRACTION OF THE LUNG ARTERY TREE FROM 3D MEDICAL IMAGES
RU2011104483A (en) DEVICE AND METHOD FOR PROCESSING IMAGES AND PROGRAM
JP5772572B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
EP1681654A3 (en) Ultrasound diagnostic system for automatically detecting a boundary of a target object and method of using the same
RU2008113194A (en) EXPERT ANALYSIS OF THE SYSTEM AND GRAPHIC DISPLAY OF ROUTES FOR INCREASING PRIVILEGES IN A COMPUTER ENVIRONMENT
JP2011056069A5 (en)
CA2578042A1 (en) Candidate generation for lung nodule detection
RU2014154403A (en) SEGMENTATION MEANS
JP5753055B2 (en) Skin image analysis apparatus and skin image analysis method
JP2013030183A (en) Environment recognition device, and program
RU2017138554A (en) METHOD OF CHECKING THE AUTHENTICITY OF THE PRINTED PRODUCT AND TERMINAL OF DATA PROCESSING
CN104992146B (en) A kind of method and apparatus for recognition of face
JP2009157821A (en) Range image generating device, environment recognition device, and program
WO2009050618A3 (en) Visualization of temporal data
CN105389799A (en) SAR image target detection method based on sketch and low-rank decomposition
CN112241947B (en) Multi-view breast image analysis method, system and non-transitory computer readable medium